Aplicaciones de Data Science y Big Data en el sector de la construcción
En la actualidad el uso y análisis de datos mediante técnicas de Big Data y data Science está revolucionando todos los sectores económicos sin excepción. El sector de la construcción e ingeniería es un sector que ha crecido muy poco en los últimos 20 años, con respecto a la economía mundial. Varios estudios señalan que la construcción apenas ha crecido un 1% en los últimos 20 años, mientras que la industria lo ha hecho en un 3,6%. Gran parte de este retraso se debe a que es un sector poco tecnológico, con procesos obsoletos y poco eficientes.

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Actualmente se están implantando diversas tecnologías para mejorar procesos, tales como trabajo con metodologías BIM (Building Information Modeling), uso de impresión 3D o monitorización mediante tecnologías IOT.
<LA IMPORTANCIA DE LOS DATOS
Uno de los aspectos muy a tener en cuenta en el futuro del sector y que lo mejorara, es la gestión de toda la información que se genera durante un proyecto. Las empresas de construcción poseen gran cantidad de datos, que en la mayoría de las ocasiones, son incapaces de poder aprovechar y explotar.
Con una buena gestión de la información se podrían disminuir los riesgos a los que se exponen las empresas a la hora de acometer un proyecto. Estos ayudarían a los responsables a tomar las mejores decisiones en cada momento. Por ejemplo, una monitorización de una zona de trabajo podría identificar las personas con autorización de acceso y disminuir los riesgos de accidentes. Por otro lado se podrían explotar datos meteorológicos para programar operaciones en condiciones climáticas favorables. También los datos generados por sistemas IOT ayudarían al mantenimiento de infraestructuras, optimizando las operaciones de conservación y previendo posibles daños.
LOS DATOS EN LAS LICITACIONES PÚBLICAS
Uno de los campos de aplicación de las metodologías de Big Data dentro del sector, seria en de la licitación y contratación pública. Actualmente las empresas poseen gran cantidad de datos sobre las licitaciones públicas a las que han concurrido, pero sin embargo es muy difícil poder aprovechar esa información.
Aplicando métodos de Big Data y también de Machine Learnig, se puede aprovechar esa información para tomar la mejor decisión sobre la mejor oferta a presentar. También se optimizan los plazos de ejecución de los proyectos, mejorando así los resultados económicos de los proyectos.

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Poder acceder a la experiencia de la empresa en proyectos similares y tener en cuenta todos los factores que influyen en la ejecución puede ser de vital importancia a la hora de presentar una oferta competitiva y a la vez rentable.
En resumen, el uso de los datos es de vital importancia tanto para la fase de ejecución de un proyecto como para la fase de licitación del mismo. Además una fase alimenta a la otra, ya que con los datos históricos de proyectos realizados podemos optimizar las ofertas futuras y así ser más competitivos y obtener mejores resultados.